FERA 2017：第三届面部表情识别与分析挑战赛中的头部姿态处理
计算机视觉与模式识别
2017-02-15 v1
摘要
自动面部表情分析领域近年来迅速发展。然而，尽管新方法以及基准测试工作取得了进展，大多数评估仍聚焦于摆拍表情、近正面记录或两者兼有。这使得难以判断现有表情识别方法在人脸以广泛姿态（或相机视角）出现并展现生态有效表情的条件下表现如何。评估此问题的主要障碍是缺乏合适数据，此处提出的挑战赛正是解决这一局限。FG 2017面部表情识别与分析挑战赛（FERA 2017）将FERA 2015扩展至不同相机视角下动作单元出现与强度的估计。本文介绍了第三届自动面部表情识别挑战赛，该挑战赛将与2017年5月在美国华盛顿举行的第12届IEEE人脸与手势识别会议联合举办。定义了两个子挑战：AU出现检测与AU强度估计。本文概述了评估协议、所用数据以及两种子挑战的基线方法结果。
引用
@article{arxiv.1702.04174,
title = {FERA 2017 - Addressing Head Pose in the Third Facial Expression Recognition and Analysis Challenge},
author = {Michel F. Valstar and Enrique Sánchez-Lozano and Jeffrey F. Cohn and László A. Jeni and Jeffrey M. Girard and Zheng Zhang and Lijun Yin and Maja Pantic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.04174},
year = {2017}
}
备注
FERA 2017 Baseline Paper